基于图割和四元数的非监督彩色图像分割方法研究

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1、分类号学号D201077596学校代码10487密级博士学位论文基于图割和四元数的非监督彩色图像分割方法研究学位申请人：李磊学科专业：计算机应用技术指导教师：宋恩民教授刘宏教授答辩日期：2014年03月27日万方数据ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofDoctorofPhilosophyinEngineeringUnsupervisedColorImageSegmentationMethods

2、BasedonGraphCutsandQuaternionTheoryCandidate:LeiLiMajor:ComputerApplicationTechnologySupervisor:Prof.EnminSongProf.HongLiuHuazhongUniversityofScienceandTechnologyWuhan,Hubei430074,P.R.ChinaMarch,2014万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文

3、中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位

4、论文。保密□，在_____年解密后适用本授权书。本论文属于不保密□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日万方数据华中科技大学博士学位论文摘要彩色图像分割是指按照某些准则把图像划分为同质、有特殊语义的不同区域。作为图像分析和图像理解的基础和关键技术，彩色图像分割一直是计算机视觉和图像处理领域研究的热点和难点。基于马尔可夫随机场（MarkovRandomFields,MRF）的图割优化方法（GraphCuts），通过把分割问题形式化为标记（Labeling）问

5、题或能量最小化（EnergyMinimization）问题进行求解，已被广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。目前，基于图割的图像分割方法主要用于前景/背景交互式分割，但对于非监督彩色图像分割而言，由于自动确定分割数目较为困难，加之图像中常包含复杂的颜色和纹理信息，给基于图割的非监督彩色图像分割增加了难度。早期的彩色图像分割方法大都是继承灰度图像分割技术，并没有考虑颜色通道之间的相关性。近年来，四元数（Quaternion）因能够处理颜色通道之间的耦合性，为整体处理彩色图像提供了理论基础，但如何使用四元

6、数理论进一步提高彩色图像分割的质量，还有待科研工作者去探索和研究。针对以上问题，对基于四元数的彩色图像颜色和纹理特征表示和提取方法、图割优化方法和理论进行了深入分析和研究，并提出了基于四元数理论的彩色纹理特征提取方法，结合基于图割的优化方法、区域合并及高斯金字塔等设计了三种主要的非监督彩色图像分割方法，以提高使用图割方法对彩色图像进行自动分割的性能，具体内容如下。提出一种基于多尺度四元数Gabor滤波（Multi-scaleQuaternionGaborFilter,MQGF）和图割的非监督彩色纹理图

7、像分割方法，利用MQGF处理颜色通道之间的相关性和纹理特征的尺度问题，使用多元有限混合模型对颜色和纹理特征进行建模，并采用基于图割的二分框架和最小描述长度（MinimumDescriptionLength,MDL）准则相结合的策略，从而实现彩色纹理图像的快速、自动分割。通过在合成纹理图像、Berkeley分割数据库及Weizmann数据库上的对比实验表明，使用MQGF提取图像特征，提升了特征的鉴别能力，而标准图割和MDL准则相结合的策略能够自动获取分割结果，提高了该方法的鲁棒性。针对基于超像素的区域合

8、并和基于图割的分割方法各自的缺陷，提出一种区域合并和图割技术相结合的彩色图像分割方法，利用基于MRF能量最小化合并准则对图像的过分割结果（超像素）进行合并，将合并结果作为多标签图割方法优化的初I万方数据华中科技大学博士学位论文始分割并进行优化，并引入两层高斯金字塔来降低分割的时间复杂度。实验结果表明，该方法弥补了区域合并方法的边界错位、不光滑等缺陷，同时提高了图割优化的性能。在基于重标记的图割优化方法分割图像的过程中，因标签过多易导致图割优化效率低和过分